人类如果找不到新冠肺炎药物，那 AI 可以吗？

本文来自：学术头条（ID：SciTouTiao），作者：赵辰霞，题图来自：网络

【导读】自从20 世纪 50 年代以来，由于更高的安全标准，新药研发的时间和成本都在呈指数增长。一些投资者和制药公司相信，AI 算法在某些情况下可以缩短药物研发周期。

英国一家AI公司发现了一种关节炎药物能够抑制新冠肺炎（Covid-19）导致的严重免疫反应，从而减轻新冠病毒（SARS-CoV-2）对肺部的伤害，目前基于这一发现的药物正在临床试验中进行测试。

一月下旬的一个下午，英国药理学家 Peter Richardson 跑出他的家庭办公室，并且大声告诉他的妻子：“我找到了！”妻子问他找到什么了，Richardson 解释说，他找到一种药物，可能能够治疗正在中国爆发的新冠病毒感染的肺炎患者。

实际上，他的发现是受一款人工智能软件的启发。Benevolent AI是一家位于伦敦的初创公司，Richardson在其中担任药理学副总裁。

这家创业公司创建了一种 AI 引擎，将医药行业的数据和从科学研究论文中收集到的药物信息结合起来。通过这个 AI 软件，Richardson 发现了一种治疗类风湿性关节炎的药物 baricitinib，能够抑制新冠病毒的一些严重影响。

在此后的几周里，新冠病毒和这一想法一样，迅速发展。2 月，Richardson 等人在 Benevolent AI 上发表了两篇研究论文来提出他们的假设和支持性证据，并引起了国际制药巨头礼来公司（Eli Lilly）的注意。

4 月中旬，Eli Lilly 公司宣布与美国国家过敏和传染病研究所合作，对 Covid-19 的患者进行大规模临床试验。Eli Lilly 公司生物医学部门的总裁 Patrik Jonsson 表示，他的团队以前没有考虑过 baricitinib 作为一种传染病的治疗方法。“我认为 Covid-19 在很多方面将改变我们完成工作的方式。”

AI 帮助寻找新冠治疗药物

事实上，当 Richardson 和 Benevolent AI 公司的其他人决定去解决这种新型病毒时，他们希望找到一种能够被重新利用的现有药物（即老药新用），因为这样可以减少安全性和监管的障碍。

但是他们对病毒了解不多，尤其是这种病毒在很多方面都是新的，并且当时还没有完全确定其特征。于是，Richardson 开始了他在 Benevolent AI 公司的探索，寻找相关或者更知名的冠状病毒，如 SARS 病毒入侵人细胞的机制。

Benevolent AI 公司的软件还能够使疾病、症状和生物过程之间联系的可视化，很快，Richardson 基于机器学习算法发明的蛋白质和基因网络，呈现出了一些有希望的目标。

“图表底部垂下的是一个从页面跳出来的淡蓝色部分，”Richardson 说，“它是一组调节冠状病毒进入并感染细胞机制的基因，用一种药物靶向这些基因来阻止这种机制，可能会减缓病毒的传播。”

紧接着，他开始寻找已经经过批准的药物，这些药物可以专门针对该基因组中的两个最关键的基因，并且小剂量的使用就能够产生效果。Richardson 说：“Baricitinib 刚好符合要求。”

Benevolent AI 公司的研究成果在二月上旬被发表在著名的医学杂志《柳叶刀》上。

研究报告表明，Baricitinib 对类风湿性关节炎患者的有效抗炎机制，在于它抑制了一种参与过度免疫反应的蛋白质，而这种免疫反应被称为细胞因子风暴。在 Covid-19 患者中，同样的蛋白质也参与细胞因子风暴，并损失患者肺和其他器官。

Benevolent AI 公司的成果很快吸引了 Lilly 公司的注意，该公司在意大利的医生们受 Benevolent AI 公司的启发，在对 Covid-19 严重案例的早期测试中发现了确凿的证据。于是，他们开始与政府的传染病研究所就一项试验展开了谈判，以测试这种药物对 Covid-19 患者的影响。

不过，我们也不应该对此过度乐观。因为太多有希望的药物往往都难以通过临床试验。

美国食品和药物管理局也对 Baricitinib 发出了警告，提醒患者可能面临“严重感染的风险，可能会导致住院或死亡”。这是因为该药物抑制了人的免疫系统，虽然抑制了一种疾病，但会让他们更容易受到新的感染。

实际上，作为该药的副作用之一，类风湿性关节炎患者服用此药物之后，感染病毒的风险会增加，尤其是带状疱疹。研究人员也表示，在不影响身体对抗病毒的能力的情况下，何时确切地给 Covid-19 患者服用这种药物，是一件棘手的事情。因为“太早或太迟都可能会适得其反。”

圣路易斯华盛顿大学的教授 Jaebok Choi 表示，这种药物使患者易受感染的风险值得关注。“我毫不怀疑 barlicitinib 对细胞因子风暴有效，我关心的是它将如何影响免疫性系统中的抗病毒活性。”

Lilly 公司的 Jonsson 则表示，由于 Covid-19 患者可能只需要服用一到两周的药物，它们的副作用可能不同于长期服用 baricitinib 治疗类风湿性关节炎的患者。“尽管有很多未知数，但面对这场流行病，需要认真对待任何有希望的线索。”

据了解，针对该药物的临床试验将于本月在美国开始，并可能扩大到包括欧洲和亚洲的患者。预计在 6 月底会有结果。

AI 药物研发时代

通常情况下，为了研制一种疫苗或药物，大型医药公司要筛选数百万种化合物、数千人连续工作 5 年、耗费高达数亿美元。而这次从初步的想法到临床试验的迅速进展，充分展示了研究人员与制药公司争相阻止新冠病毒的流行，也表明了计算机和人工智能在药物开发方面的潜力。

自从 20 世纪 50 年代以来，由于更高的安全标准，新药研发的时间和成本都在呈指数增长。

根据德勤 2018 年的研究统计，从新药平均研发成本上看，从头开发一个新药需要耗费21.8 亿美元，这个数字几乎是 2010 年（11.8 亿美元）时候的 2 倍。而据塔夫特药物发展研究中心报道，一款药物从第一阶段推进到通过 FDA 审批，平均需要花费 96.8 个月的时间。

因此，压缩研发周期和研发成本成为了药企必然面临的挑战。AI 的加入，让药企们看到了希望。一些投资者和制药公司相信计算能力和算法在某些情况下可以缩短药物研发周期。

除了前文的案例，Lilly 公司和制药巨头辉瑞公司（Pfizer）也在与硅谷初创公司Atomwise 合作。去年，Atomwisa 公司使用机器学习技术帮助斯坦福大学的研究人员找到一种靶向帕金森病患者细胞中异常积聚蛋白的潜在药物。

此外，Benevolent AI 公司和制药巨头诺华公司（Novartis）在癌症方面展开了合作，在肾病方面则与阿斯利康（AstraZeneca）公司有合作。

参考资料：https://www.wired.com/story/ai-uncovers-potential-treatment-covid-19-patients/

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